1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2.ai项目里面的embedding向量检索的原理是什么，如果保证检索的准确性3.function calling 如何解析用户的意图？4.你是怎么实现模型的对话记忆功能的？（这里回答的队列）队列的底层实现是什么？ 为什么使用堆？堆的优势是什么？5.如何将文本导入向量数据库？切割的依据是什么？6.对话记忆功能是所有的数据都保存吗？超出最大限度怎么办？prompt会改变吗？7.非阻塞式响应是怎么实现的，需要引入什么依赖？8.整个项目是基于什么协议？和https有什么区别？9.你负责什么部分？前端内容是你自己实现的吗？10.zset是居于rediss的什么结构？sorted set是什么？基于哪种数据结构？如何实现？11.lua脚本是怎么使用的？使用的场景是什么？12.讲讲乐观锁是什么？锁的是什么？你在什么场景中使用了乐观锁？13.全局唯一id是怎么实现的？14.做过压测吗？

发面经攒后面的人品，我攒我攒一面：1.组内业务介绍2.自我介绍3.上下文压缩怎么做的4.压缩的时候信息丢失怎么做5.这样上下文工程还有什么，比如引入长期记忆，讲了讲mem06.openclaw的记忆系统怎么设计的7.openclaw的多智能体协作是怎么做的反转链表---二面：自我介绍说一下最深的点，感觉有点为了表现自己说错了，是自己做的最深的点，我说的是最近比较关注的深入研究的点(hhh查询的接口，问我数据量到底有多少?我不知道啊！确实是扣分点Agent范式是怎么做的？混合查询怎么做的？组合总数---感觉还是自己太菜了

2026.4.15 面试阿里国际ai应用开发自我介绍无实习，拷打项目1.多轮智能追问是怎么样的2.分批评估怎么进行的批次大小，还有一些上下文的，有点忘记了（虽然我都不会）3.微调和rag，为什么使用rag不用微调4.知识库里加了什么内容5.问答和评估使用的是同一个模型吗，是，有什么优劣6.如果分开会怎么对两个模型进行处理7.文档分块怎么分的，我说固定大小的，大小设置多少，如果分的时候语义不连贯怎么办？（大小忘了，也不知道怎么解决，后面面试官说可以重叠，所以你这个大小肯定是要知道的）反问：建议，其他没问，我再问就不礼貌了，面了不到20分钟，太菜了总结：建议我去先去实习，因为具体问题解决的思路基本没有，问理论大家会回答没必要问；确实一深挖就啥都不会了，也不知道这种怎么去学。。实习也没找到，面试没面几个，要🐔了